Поднабор пространственных объектов (Инструменты Управление данными)

Краткая информация

Делит записи класса пространственных объектов или таблицы на два поднабора: один поднабор для использования в качестве обучающих данных и один поднабор для использования в качестве тестовых объектов для сравнения и проверки выходной поверхности.

Использование

В параметре среды Генератор случайных чисел поддерживается только опция Mersenne Twister. Если выбраны другие опции, вместо них будет использоваться Mersenne Twister.
Разделение набора данных на обучающие и тестовые объекты распространено в интерполяции, машинном обучении и других аналитических рабочих процессах, которые включают оценку и построение моделей на основе данных.
Если в качестве входных данных используются составные объекты, то на выходе будет получен поднабор составных объектов, а не отдельные объекты.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные объекты	Объекты или таблица, из которых будут созданы поднаборы.	Table View
Выходной класс объектов обучения	Поднабор обучающих объектов, который будет создан.	Feature Class; Table
Выходной класс тестовых объектов (Дополнительный)	Поднабор тестовых объектов, который будет создан.	Feature Class; Table
Размер поднабора обучающих объектов (Дополнительный)	Размер выходного обучающего класса объектов, задаваемый либо в процентах от входных объектов, либо в абсолютном количестве объектов.	Double
Единицы измерения размера поднабора (Дополнительный)	Задает, будет ли использоваться значение размера поднабора в процентах от входных объектов или в виде абсолютного числа объектов. Отмечено–Размер поднабора будет задаваться в процентах от количества входных объектов, находящихся в обучающем наборе данных. Не отмечено–Размер поднабора будет задаваться как количество объектов, находящихся в обучающем наборе данных.	Boolean

arcpy.management.SubsetFeatures(in_features, out_training_feature_class, {out_test_feature_class}, {size_of_training_dataset}, {subset_size_units})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_features	Объекты или таблица, из которых будут созданы поднаборы.	Table View
out_training_feature_class	Поднабор обучающих объектов, который будет создан.	Feature Class; Table
out_test_feature_class (Дополнительный)	Поднабор тестовых объектов, который будет создан.	Feature Class; Table
size_of_training_dataset (Дополнительный)	Размер выходного обучающего класса объектов, задаваемый либо в процентах от входных объектов, либо в абсолютном количестве объектов.	Double
subset_size_units (Дополнительный)	Задает, будет ли использоваться значение размера поднабора в процентах от входных объектов или в виде абсолютного числа объектов. `PERCENTAGE_OF_INPUT`–Размер поднабора будет задаваться в процентах от количества входных объектов, находящихся в обучающем наборе данных. `ABSOLUTE_VALUE`–Размер поднабора будет задаваться как количество объектов, находящихся в обучающем наборе данных.	Boolean

Пример кода

SubsetFeatures, пример 1 (окно Python)

Случайным образом разделяет объекты на два класса объектов.

import arcpy
arcpy.management.SubsetFeatures("ca_ozone_pts", "C:/gapyexamples/output/training",
                                "", "", "PERCENTAGE_OF_INPUT")

SubsetFeatures, пример 2 (автономный скрипт)

Случайным образом разделяет объекты на два класса объектов.

# Description: Randomly split the features into two feature classes.

# Import system modules
import arcpy

# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/dmpyexamples/data.gdb/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
outtrainPoints = "C:/dmpyexamples/output.gdb/training"
outtestPoints = "C:/dmpyexamples/output.gdb/training"
subsetSize = 50
subsizeUnits = "PERCENTAGE_OF_INPUT"

# Run SubsetFeatures
arcpy.management.SubsetFeatures(inPointFeatures, outtrainPoints, outtestPoints,
                                subsetSize, subsizeUnits)

Параметры среды

Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Выходная система координат, Генератор случайных чисел, Временная рабочая область

Информация о лицензировании